(57)【要約】【課題】既存の白黒の２次元バーコードに代えて、カラーの２次元バーコードを用いる場合に、既存のアルゴリズムの一部を流用してコストを低く抑えることを課題とする。【解決手段】本発明は、行列状に区画された複数のセルのそれぞれが予め定められた２のｋ剰色のカラーの何れかで表される２次元バーコード１を読取るにあたり、該２次元バーコード１を取込データとして取込む取込手段１３と、該取込データから元情報を復元する復元手段５２と、各種情報が記憶される記憶手段４とを備えた２次元バーコード読取システムであって、上記取込データに基づいてマトリックス状に区画された複数の各セルが２色のカラーの何れかで表される２次元バーコード２をｋ層有する多層化２次元バーコード３に変換する多層化手段６を備え、該多層化２次元バーコード３を構成する複数の２次元バーコード２に対して元情報を復元する処理を行う。【選択図】図１２
2010282530.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マトリックス状に区画された複数のセルを有して各セルが予め定められた２のｋ剰色（ｋは２以上の整数）のカラーの何れかで表されるマトリックス型の２次元バーコード（１）を読取るにあたり、該２次元バーコード（１）を取込データとして取込む取込手段（１３）と、該取込データから元情報を復元する復元手段（５２）と、上記取込データ又は元情報が記憶される記憶手段（４）とを備えた２次元バーコード読取システムであって、上記取込データに基づいて、マトリックス状に区画された複数の各セルが２色のカラーの何れかで表される２次元バーコード（２）をｋ層有する多層化２次元バーコード（３）に変換する多層化手段（６）を備え、該多層化２次元バーコード（３）を構成する複数の２次元バーコード（２）のそれぞれに対して元情報を復元する処理を行うように復元手段（５２）を構成した２次元バーコード読取システム
【請求項２】
請求項１の２次元バーコード読取システム（２２）の読取り対象となるとともに４辺を有する方形状に形成されてなる２次元バーコードであって、４辺の少なくとも一部に沿う帯状領域（４１）を設け、該帯状領域（４１）に基準カラーを配置してなる２次元バーコード。
【請求項３】
方向特定ができるように前記帯状領域（４１）に基準カラーを配置してなる請求項２の２次元バーコード。
【請求項４】
４辺を囲繞するように方形状に帯状領域（４１）を形成してなる請求項２又は３の２次元バーコード。
【請求項５】
請求項１の２次元バーコード読取システム（２２）によって読取られる２次元バーコード（１）を生成する２次元バーコード生成システムであって、情報を記憶する記憶手段（４）を備え、元情報となる被処理データをｋ個の分割データに分割して記憶手段（４）に記憶する分割手段（２７）と、記憶手段（４）に記憶された前記ｋ個の分割データから可能な限り多くの対を生成する対生成手段（３８）と、対生成手段（３８）によって対にされた各２つの分割データの差分データを生成して前記記憶手段（４）に記憶する差分データ生成手段（３９）と、分割データ及び差分データをエントロピー符号化して記憶手段（４）に記憶する符号化手段（３４）と、分割データ及び差分データから元情報が算出可能なように圧縮率の高いデータを選択するデータ選択手段（３６）とを備え、親ノードが対の子ノードを有し且つ親ノードを構成するデータが対の子ノードを構成する２つのデータの差分データであるとともに子ノードを有さない最下層ノードを構成するデータが上記分割データであるバイナリーツリー構造データを生成して前記記憶手段（４）に記憶する木構造データ生成手段（３３）を設け、符号化手段（３４）がバイナリーツリー構造データのノードを構成する全てのデータに対してエントロピー符号化を行い、データ選択手段（３６）が、バイナリーツリー構造データのリンク情報を用いて全ての分割データが算出可能なように、バイナリーツリー構造データのノードを構成する全てのデータからエントロピー符号化による圧縮率の高いデータを選択データとしてｋ個選択し、このｋ個の選択データから変換される２次元バーコード（２）をｋ層有する前記多層化２次元バーコード（３）を生成するとともに該多層化２次元バーコード（３）に基づいて前記２次元バーコード（１）を生成する生成手段（２６）を設けた２次元バーコード生成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、種々の情報を記憶可能な２次元バーコード、２次元バーコード読取システム及び２次元バーコード生成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
文字等の情報を光学的に読取り可能に表したものとして、物品の流通管理等に用いられる１次元バーコードが従来から一般に広く知られているが、近年の情報化社会の到来に伴い、マトリックス状に区画された複数のセルを有して記憶可能な情報量を増加させたマトリックス型の２次元バーコードの開発が進み、その幾つかが実用化されている。
【０００３】
この２次元バーコードを構成する複数の各セルは、通常、白黒の何れかの色によって表現されているが、さらに多くの情報を記憶可能にするために、複数の各セルを２のｋ乗色の何れかのカラーによって表すことによりカラー化された２次元バーコード及びその読取システム等が公知になっている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２８４４１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記文献のカラー化された２次元バーコードでは、各セルにｋビット（具体的にはｋ＝３で、３ビット）の情報を記憶可能であるため、記憶できる情報量が増加する一方で、この２次元バーコードを読取る際には、各セルの色を識別し、その識別された色情報に基づいて元情報を復元する必要があり、白黒等の２色の何れかによって複数の各セルが表現された従来の２次元バーコードを読取るための読取アルゴリズムや、生成するための生成アルゴリズムをそのまま適用することが困難なため、既存の白黒で表現された２次元バーコードに代えて、カラー化された２次元バーコードを用いる場合には、関連するシステム全体を入れ替えて対応する必要がある場合が多く、コスト的な面で課題が残るものであった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため本発明は、第１に、マトリックス状に区画された複数のセルを有して各セルが予め定められた２のｋ剰色（ｋは２以上の整数）のカラーの何れかで表されるマトリックス型の２次元バーコード１を読取るにあたり、該２次元バーコード１を取込データとして取込む取込手段１３と、該取込データから元情報を復元する復元手段５２と、上記取込データ又は元情報が記憶される記憶手段４とを備えた２次元バーコード読取システムであって、上記取込データに基づいて、マトリックス状に区画された複数の各セルが２色のカラーの何れかで表される２次元バーコード２をｋ層有する多層化２次元バーコード３に変換する多層化手段６を備え、該多層化２次元バーコード３を構成する複数の２次元バーコード２のそれぞれに対して元情報を復元する処理を行うように復元手段５２を構成したことを特徴としている。
【０００７】
第２に、上記２次元バーコード読取システム２２の読取り対象となるとともに４辺を有する方形状に形成されてなる２次元バーコードであって、４辺の少なくとも一部に沿う帯状領域４１を設け、該帯状領域４１に基準カラーを配置してなることを特徴としている。
【０００８】
第３に、方向特定ができるように前記帯状領域４１に基準カラーを配置してなることを特徴としている。
【０００９】
第４に、４辺を囲繞するように方形状に帯状領域４１を形成してなることを特徴としている。
【００１０】
第５に、上記２次元バーコード読取システム２２によって読取られる２次元バーコード１を生成する２次元バーコード生成システムであって、情報を記憶する記憶手段４を備え、元情報となる被処理データをｋ個の分割データに分割して記憶手段４に記憶する分割手段２７と、記憶手段４に記憶された前記ｋ個の分割データから可能な限り多くの対を生成する対生成手段３８と、対生成手段３８によって対にされた各２つの分割データの差分データを生成して前記記憶手段４に記憶する差分データ生成手段３９と、分割データ及び差分データをエントロピー符号化して記憶手段４に記憶する符号化手段３４と、分割データ及び差分データから元情報が算出可能なように圧縮率の高いデータを選択するデータ選択手段３６とを備え、親ノードが対の子ノードを有し且つ親ノードを構成するデータが対の子ノードを構成する２つのデータの差分データであるとともに子ノードを有さない最下層ノードを構成するデータが上記分割データであるバイナリーツリー構造データを生成して前記記憶手段４に記憶する木構造データ生成手段３３を設け、符号化手段３４がバイナリーツリー構造データのノードを構成する全てのデータに対してエントロピー符号化を行い、データ選択手段３６が、バイナリーツリー構造データのリンク情報を用いて全ての分割データが算出可能なように、バイナリーツリー構造データのノードを構成する全てのデータからエントロピー符号化による圧縮率の高いデータを選択データとしてｋ個選択し、このｋ個の選択データから変換される２次元バーコードをｋ層有する前記多層化２次元バーコードを生成するとともに該多層化２次元バーコードに基づいて前記２次元バーコードを生成する生成手段を設けたことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１１】
以上のように構成される本発明によれば、マトリックス状に区画された複数の各セルが２色のカラーの何れかで表される２次元バーコードをｋ層重ねて多層２次元バーコードに変換する多層化手段を設けることにより、各層の２次元バーコードに対しては、白黒の何れかで各セルが表現される２次元バーコードに関する読取・生成アルゴリズムをそのまま適用可能であるため、既存のシステムへの組入れが容易になるという効果がある。
【００１２】
そして、例えば、ｋ個の２次元バーコードの一部の２次元バーコードをダミーとすることにより、どの２次元バーコードがダミーかを知らなければ、元情報への復元ができなくなる他、どの層にどの２次元バーコードを格納するのかを複雑に組替えることによっても、その組替え情報を知らなければ元情報への復元ができなくなる。このように、種々の手段により、高いセキュリティを確保することが容易になるという効果がある。
【００１３】
また、２次元バーコード読取システムの読取り対象となるとともに４辺を有する方形状に形成されてなる２次元バーコードであって、４辺の少なくとも一部に沿う帯状領域を設け、該帯状領域に基準カラーを配置することにより、基準カラーを利用して、より正確且つ迅速に、元情報への復元を行うことができるという効果がある。
【００１４】
また、方向特定ができるように前記帯状領域に基準カラーを配置することにより、方向特定に関する情報を別途設ける必要なく、構成をよりシンプルにできるという効果がある。
【００１５】
さらに、４辺を囲繞するように方形状に帯状領域を形成することにより、２次元バーコードの方向特定や領域特定をより高精度に行うことが可能になるという効果がある。
【００１６】
なお、上記２次元バーコード読取システムによって読取られる２次元バーコードを生成する２次元バーコード生成システムであって、情報を記憶する記憶手段を備え、元情報となる被処理データをｋ個の分割データに分割して記憶手段に記憶する分割手段と、記憶手段に記憶された前記ｋ個の分割データから可能な限り多くの対を生成する対生成手段と、対生成手段によって対にされた各２つの分割データの差分データを生成して前記記憶手段に記憶する差分データ生成手段と、分割データ及び差分データをエントロピー符号化して記憶手段に記憶する符号化手段と、分割データ及び差分データから元情報が算出可能なように圧縮率の高いデータを選択するデータ選択手段とを備え、親ノードが対の子ノードを有し且つ親ノードを構成するデータが対の子ノードを構成する２つのデータの差分データであるとともに子ノードを有さない最下層ノードを構成するデータが上記分割データであるバイナリーツリー構造データを生成して前記記憶手段に記憶する木構造データ生成手段を設け、符号化手段がバイナリーツリー構造データのノードを構成する全てのデータに対してエントロピー符号化を行い、データ選択手段が、バイナリーツリー構造データのリンク情報を用いて全ての分割データが算出可能なように、バイナリーツリー構造データのノードを構成する全てのデータからエントロピー符号化による圧縮率の高いデータを選択データとしてｋ個選択し、このｋ個の選択データから変換される２次元バーコードをｋ層有する前記多層化２次元バーコードを生成するとともに該多層化２次元バーコードに基づいて前記２次元バーコードを生成する生成手段を設ければ、圧縮率が高まるとともに、バイナリーツリー構造データの生成処理は、対を生成する処理とさほど手間が変わらないため、高速処理が可能である。
【００１７】
そして、生成された２次元バーコードは、木構造データ生成手段により生成したバイナリーツリー構造データのリンク情報がないと復元できないため、高いセキュリティが確保されるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明を適用した２次元カラーバーコードの具体例を示す概念図である。
【図２】本発明を適用した２次元カラーバーコードの一般的な概念図である。
【図３】本発明を適用したバーコード装置の構成を示す概略図である。
【図４】２次元バーコード生成装置の構成を示すブロック図である。
【図５】（Ａ）は音声データに関する入力信号の一例を示す図面であり、（Ｂ）は入力信号が分割される一例を示す図面である。
【図６】符号化部の構成を示すブロック図である。
【図７】バイナリーツリー構造データの一例を示す模式図である。
【図８】データ選択手段の処理フロー図である。
【図９】（Ａ）〜（Ｄ）はデータ選択手段によるデータ選択の一例を示す状態遷移図ある。
【図１０】（Ａ）は２次元カラーバーコードの平面図であり、（Ｂ）は復元テーブルの構成を示す一覧表である。
【図１１】２次元バーコード読取装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】デコード部の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１は、本発明を適用した２次元カラーバーコードの具体例を示す概念図である。図示する２次元カラーバーコード（２次元バーコード）１は、いわゆるマトリックス型と呼ばれ、３行３列の行列状に区画された９つのセルを有し、各セルは４色（白、青、黄、緑）で塗分けられている。このように２のｋ乗（ｋは２以上の整数で、同図ではｋ＝２）色のカラーで塗り分けられた２次元カラーバーコード１は、二値化されたｋ個の２次元二値化バーコード（２次元バーコード）２に分解することが可能である。
【００２０】
例えば、同図の２次元カラーバーコード１は、３行３列のマトリックス状に区画された９個の各セルが４色のカラーで塗分けられているので、３行３列のマトリックス状に区画されて各セルが２色のカラーの何れかで表された２次元二値化バーコード２によって各層が構成される２層の多層化２次元バーコード３に変換可能である。
【００２１】
具体的には、後述する記憶部（記録手段）４（図３参照）にカラーマップＭを記憶しておき、このカラーマップＭの情報及び２次元カラーバーコード１の各セルの色情報に基づいて、各２次元二値化バーコード２を構成する各セルの色情報を取得する。
【００２２】
例えば、同図のカラーマップＭによれば、２次元カラーバーコード１のセルの色が白色の場合には２次元二値化バーコード２のその箇所のセルは１層目及び２層目ともに白色になり、２次元カラーバーコード１のセルの色が青色の場合には２次元二値化バーコード２のその箇所のセルは１層目が青色になるとともに２層目が白色になり、２次元カラーバーコード１のセルの色が黄色の場合には２次元二値化バーコード２のその箇所のセルは１層目が白色になるとともに２層目が黄色になり、２次元カラーバーコード１のセルの色が緑色の場合には２次元二値化バーコード２のその箇所のセルは１層目が青色になるとともに２層目が黄色になる旨の情報が格納されている。
【００２３】
そして、２次元カラーバーコード１から多層化２次元バーコード３への変換を行う場合と、多層化２次元バーコード３から２次元カラーバーコード１への変換とを行う場合とで、同一のカラーマップＭを用いることにより、２次元カラーバーコード１から正しい元情報を復元することが可能になる。
【００２４】
図２は、本発明を適用した２次元カラーバーコードの一般的な概念図である。本発明の２次元カラーバーコード１は、一般的に、ｌ行ｍ列の行列状に区画されたｌ×ｍ個の各セルが２のｋ乗色のカラーの何れかにより表されている（ｌ，ｍは２以上の整数）。このため、２次元カラーバーコード１は、上述した手段である多層化手段（変換手段）６（図１２参照）により、ｌ行ｍ列のマトリックス状に区画された各セルが２色のカラーの何れかで表された２次元二値化バーコード２によって各層が構成されるｋ層の多層化２次元バーコード３に変換可能である。ちなみに、ｌ＝ｍとして、正方形状の２次元カラーバーコード１としてもよい。
【００２５】
図３は、本発明を適用したバーコード装置の構成を示す概略図である。図示するバーコード装置（バーコードシステム）７は、マイコン等で構成される制御部（ＣＰＵ）８と、一時的なデータを格納するとともに制御部８から高速アクセス可能なメモリ（ＲＡＭメモリ）９と、情報を長期記憶可能なＨＤＤ（ハードディクス）１１と、入力信号等が入力される入力部１２と、上述の２次元カラーバーコード１をスキャニングして画像データ（取込データ）として取込むＣＣＤカメラ（取込手段，スキャニング部）１３と、フロッピディスク（情報記録媒体）１４及びＣＤ−ＲＯＭ（情報記録媒体）１６等から情報の読取り及び書込みを行う外部記録装置１７と、紙媒体（印刷媒体）に上記２次元カラーバーコード１等を印刷する印刷機（プリンター）１８と、インターネット等のネットワークに接続するネットワークインターフェイス１９とを備え、上記２次元カラーバーコード１の画像を生成する２次元バーコード生成装置（２次元バーコード生成システム）２１（図４参照）として機能するとともに、２次元カラーバーコード１を読取る２次元バーコード読取装置（２次元バーコード読取システム）２２（図１１参照）として機能するように構成されている。
【００２６】
次に、図３乃至１０に基づき２次元バーコード生成装置２１の構成について説明する。
図４は、２次元バーコード生成装置の構成を示すブロック図である。図示する２次元バーコード生成装置２１は、音声信号等のアナログ信号が入力される上述の入力部１２と、このアナログの入力信号（アナログ入力信号）を量子化されたデジタル値に変換する量子化部２３と、デジタル化された入力信号（デジタル入力信号，元情報，デジタル入力データ）を符号化して圧縮処理を行う符号化部２４と、この符号化部２４からの圧縮データに基づいて上述の２次元カラーバーコード１の画像を生成する画像生成部（生成手段）２６と、前述した記憶部４とを備えている。ちなみに、記憶部４は、データを一時的に記憶するメモリ９及びＨＤＤ１１によって構成されており、上記デジタル入力信号、圧縮データ及び２次元カラーバーコード１等が記憶される。
【００２７】
なお、記憶部４に予め記憶されたデジタル入力データを用いて、上述の符号化部２４による圧縮及び２次元カラーバーコード１の生成を行ってもよい。
【００２８】
図５（Ａ）は音声データに関する入力信号の一例を示す図面であり、（Ｂ）は入力信号が分割される一例を示す図面である。例えば、入力部１２から入力されるアナログ信号が音声信号である場合には、時間経過とともに振幅幅が変化していく。この場合に、時間経過を示す横軸上に等間隔にＮ個のシンボルを設置し、シンボル毎にアナログ入力波形の振幅を記憶することにより、アナログ信号の量子化を行う。ちなみに、量子化は上記手段に限定されるものではない。
【００２９】
この際、アナログ入力信号の波形を正確に再現するためにシンボル間の間隔をある程度狭くする必要があるが、シンボル間の間隔を狭くすると、これに伴ってシンボル数が多くなってしまう。このため、結合・分割手段（分割手段）２７（図６参照）によって、全てのシンボル数がｎ個になるように、アナログ入力信号をｊ個（図示する例ではｊ＝３）に分割（フレーム分割）する。ちなみに、ｊはｋ以下の自然数になる。そして、この分割されたデータ（分割データ）毎に１つのチャンネルを割り当てる。
【００３０】
なお、アナログ入力信号は、上記音声信号に限定されるものではなく、画像信号等でもよい。また、デジタル入力信号として文字データ等を用いてもよい。ちなみに、画像信号は、直交する２軸によって２チャンネルのアナログ入力信号として表現することが可能である。
【００３１】
図６は、符号化部の構成を示すブロック図である。符号化部２４は、記憶部４又は量子化部２３からデジタル入力信号を取得するデータ取得手段２８と、上述の係合・分割手段２７と、該結合・分割手段２７からのｊ個の分割データ毎にベクトルデータを生成するベクトルデータ生成手段２９と、ベクトルデータ生成手段２９によってチャンネル毎に生成されたベクトルデータから線形予測分析３１に基づいて残差ベクトルデータ（残差信号）を生成する残差ベクトルデータ生成手段３２と、チャンネル毎に生成された残差ベクトルからバイナリーツリー構造データを生成する木構造データ生成手段３３と、エントロピー符号化を行う符号化手段３４と、バイナリーツリー構造データから圧縮データ用のデータ選択を行うデータ選択手段３６とを備え、データ選択手段３６によるデータ選択に基づき圧縮データを生成して出力するように構成されている。
【００３２】
上記結合・分割手段２７は、上述のように元情報をｊ個に分割する他、該分割処理の前に元情報が複数チャネルにより構成されている場合（例えば、２チャンネルのステレオ音声信号）には、ｊ個の情報を分割する前に、そのデータを１つに結合する結合処理を行うように構成されている。
【００３３】
上記ベクトルデータ生成手段２９では、デジタル入力信号に基づいて、ｊ個のチャンネル毎にベクトルデータを生成する。デジタル入力信号はチャンネル毎にｎ個のシンボルにより構成されるため、これをｎ次元のベクトルとみなし、以下の式で表す。なお、下記式のｘ１，ｘ2，・・・，ｘnがｎ個のシンボル毎の振幅値に対応している。
【００３４】
【数１】
2010282530.tif 000003
【００３５】
上記残差ベクトルデータ生成手段３２は、線形予測分析３１により、ベクトルデータ生成手段２９で生成したベクトルデータから、残差ベクトルデータを求める。線形予測分析３１は、過去に入力されたデータにより、現在及び未来のデータ値を予測して、出力する手法であり、過去のｐ個のサンプルによって、以下の式で表される。
【００３６】
【数２】
2010282530.tif 000004
【００３７】
ここで、ａ１，ａ２，・・・，ａｐは、線形予想によって得られ、伝送のために量子化された予測係数で、「・」は整数化を表している。そして、残差ベクトルデータｅｔは以下の式により求められる。
【００３８】
【数３】
2010282530.tif 000005
【００３９】
このチャンネル毎に求められる残差ベクトルデータｅｔは、成分毎（シンボル毎）の偏りが大きく、符号化手段３４によりエントロピー符号化をした際の圧縮率が高くなる。
【００４０】
上記木構造データ生成手段３３は、チャンネル毎に求められた残差ベクトルデータからバイナリーツリー構造データを生成するように構成されており、類似度（ベクトル類似度）を算出する類似度算出手段３７（ベクトル類似度算出手段）と、複数の残差ベクトルデータからベクトル類似度の高い対を生成する対生成手段３８と、対にされたデータの差分データを算出する差分データ生成手段３９とを備えている。
【００４１】
類似度算出手段３７では、２つのベクトルｘ＝［ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ］，ｙ＝［ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｎ］の類似度は、２つのベクトルｘ，ｙのなす角θが小さければ小さいほど高いものとみなし、なす角θは以下の式から求められる。下記式を利用することにより、少ない計算量で２つのベクトルｘ，ｙの類似度が算出できる。
【００４２】
【数４】
2010282530.tif 000006
【００４３】
対生成手段３８が、上記式に基づいて算出された各残差ベクトルデータ間のベクトル類似度に基づいて、類似度が高い残差ベクトルデータ同士を選び、できるだけ多くの対を生成する。
【００４４】
続いて、差分データ生成手段３９が、対になった残差ベクトルデータ同士の差分ベクトルデータ（差分ベクトル，差分データ）を算出する。例えば、前述した２つのベクトルｘ＝［ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ］，ｙ＝［ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｎ］が対になった場合の差分ベクトルデータｄは、以下の式により求められる。
【００４５】
【数５】
2010282530.tif 000007
【００４６】
そして、類似度算出手段３７により算出される類似度に基づいて、対生成手段３８が、差分データと差分データ又は差分データと残差ベクトルデータの対をさらに生成していくことにより、親ノードが一対の子ノードを有し且つ親ノードを構成するデータが一対の子ノードを構成する２つのデータの差分データであるとともに、子ノードを有さない最下層ノードを構成するデータが上記分割データ（残差ベクトルデータ）であるバイナリーツリー構造データ（バイナリーツリー構造データのリンク構造）を生成する。
【００４７】
図７は、バイナリーツリー構造データの一例を示す模式図である。バイナリーツリー構造データでは、子ノードを有さない最下層ノードが残差ベクトルデータあり、同図に示す例では、５つの最下層ノードｎ１〜ｎ５が残差ベクトルデータになる。そして、ノードｎ１を構成する残差ベクトルとノードｎ２を構成する残差ベクトルの類似度が高いためノードｎ１とノードｎ２とが対になり、ノードｎ３を構成する残差ベクトルとノードｎ４を構成する残差ベクトルの類似度が高いためノードｎ３とノードｎ４とが対になっている。これら対のノードの差分データにより構成される２つのノードｎ６，ｎ７及び対にならなかったノードｎ５のうち、類似度の高いノードｎ５とノードｎ７とにより対が生成され、この対のノードの差分データによりノードｎ８の生成され、ノードｎ６とノードｎ８との差分データによりルートノード（親ノードを有さないノード）であるノードｎ９が生成される。
【００４８】
以上のようなシンプルな処理によりバイナリーツリー構造データが生成されるため、処理速度を高速化できる。なお、残差ベクトルデータはｊ個であるため、バイナリーツリー構造データのノードの数はｊ＋（ｊ−１＝２ｊ−１個になる。
【００４９】
上記符号化手段３４は、前述の木構造データ生成手段３３により生成したバイナリーツリー構造データの各ノードを構成する全ての残差ベクトルデータ及び差分データに対して、エントロピー符号化を行う。なお、エントロピー符号としては、本実施例では、Ｈｕｆｆｍａｎ符号を用いるが、算術符号やＲａｎｇｅｃｏｄｅｒ等を用いてもよい。
【００５０】
上記データ選択手段３６は、もとのデジタル入力信号に復号化可能なように、バイナリーツリー構造データの各ノードを構成する全ての残差ベクトルデータ及び差分データから、残差ベクトルデータの個数分であるｊ個のデータを選択データとして選ぶように構成されている。
【００５１】
図８は、データ選択手段の処理フロー図である。データ選択手段３６による処理が開始されるとステップＳ１に進む。ステップＳ１では、最下層ノード（残差ベクトルデータにより構成されるノード）全てを「仮選択ノード」にセットし、その他のノード（差分データにより構成されるノード）全てを「未処理ノード」にセットし、ステップＳ２に進む。
【００５２】
ステップＳ２では、バイナリーツリー構造データのノードのなかにまだ「仮選択ノード」が存在するか否かの検出を行い。「仮選択ノード」がない状態であればデータ選択手段２３による処理を終了し、その時点で「選択ノード」にセットされたノードを構成するデータが選択データとして選ばれることになる。一方、ステップＳ２において、「仮選択ノード」がまだ存在する状態であれば、ステップＳ３に進む。
【００５３】
ステップＳ３では、ペアを構成する対ノードが「未処理ノード」になっておらず、自身が「仮選択ノード」になっている任意のノードを対象ノードとして選択し、ステップＳ４に進む。ステップＳ４では、対象ノードを構成するデータが、その親ノードを構成するデータよりも、エントロピー符号化による圧縮率が低いか否かの検出を行い、低くなければステップＳ５に進み、低ければステップＳ６に進む。
【００５４】
ステップＳ５では、対象ノードを「選択ノード」、親ノードを「非選択ノード」にセットして、処理をステップＳ２に処理を戻す。ステップＳ６では、対ノードが「仮選択ノード」であるか否かの検出を行い、「仮選択ノード」でなければステップＳ７に進む。ステップＳ７では、対象ノードを「非選択ノード」、親ノードを「仮選択ノード」にセットし、ステップＳ８に進む。
【００５５】
ステップＳ８では、ステップＳ７又は後述するステップＳ１１，１３，１４において「仮選択ノード」にセットされた親ノードがルートノードであるか否かの検出を行い、ルートノードであればステップＳ９に進み、ルートノードでなければステップＳ２に処理に戻す。ステップＳ９では、ルートノードである親ノードを「選択ノード」にセットし、ステップＳ２に処理を戻す。
【００５６】
ステップＳ６において、対ノードが「仮選択ノード」であれば、ステップＳ１０に進む。ステップＳ１０では、対ノードを構成するデータが、その親ノードを構成するデータよりも、エントロピー符号化による圧縮率が低いか否かの検出を行い、低くないことが検出されると、ステップＳ１１に進む。ステップＳ１１では、対象ノードを「非選択ノード」、対ノードを「選択ノード」、親ノードを「仮選択ノード」にセットし、ステップＳ８に処理を進める。
【００５７】
ステップＳ１０において、対象ノードの対ノードを構成するデータが、その親ノードを構成するデータよりも、エントロピー符号化による圧縮率が低いことが検出されると、ステップＳ１２に進む。ステップＳ１２では、対象ノードを構成するデータが、その対ノードを構成するデータよりも、エントロピー符号化による圧縮率が高いか否かの検出を行い、高ければステップＳ１３に進み、高くなければステップＳ１４に進む。
【００５８】
ステップＳ１３では、対象ノードを「選択ノード」、対ノードを「非選択ノード」、親ノードを「仮選択ノード」にセットし、ステップＳ８に処理を進める。一方、ステップＳ１４では、対象ノードを「非選択ノード」、対ノードを「選択ノード」、親ノードを「仮選択ノード」にセットし、ステップＳ８に処理を進める。
【００５９】
以上により、どのノードが「選択ノード」とされたかに関するノードに関する情報（選択ノード情報）と、バイナリーツリー構造データのリンク構造に関する情報（木構造情報）とを取得できれば、全選択ノードの各データ（選択データ）に基づいて、全ての残差ベクトル情報（分割データ）を算出することが可能である。そして、全ての残差ベクトル情報が分かれば、図６と逆の手順により、デジタル入力信号の情報を復元することができる。
【００６０】
図９（Ａ）〜（Ｄ）はデータ選択手段によるデータ選択の一例を示す状態遷移図ある。図示する例では、４個の残差ベクトルデータにより４つの最下層ノードｎ１〜ｎ４が構成され、これらのノードｎ１〜ｎ４が「仮選択ノード」としてセットされる（同図（Ａ）参照）。そして、木構造データ生成手段３３によって、上記２つのノードｎ１，ｎ２を子ノードする親ノードｎ５が構成され、上記２つのノードｎ３，ｎ４を子ノードする親ノードｎ６が構成され、上記２つのノードｎ５，ｎ６を子ノードするルートノードである親ノードｎ７が構成されることにより、バイナリーツリー構造データが生成される。なお、ノードのなかの数字は、７個のノードｎ１〜ｎ７における、エントロピー符号化の圧縮率の高さの順番を示している。
【００６１】
まず、ノードｎ１とノードｎ２のそれぞれに対して、ステップＳ２→ステップＳ３→ステップＳ４→ステップＳ５→ステップＳ２の処理がおこなわれる。その結果、ノードｎ１及びノードｎ２が「選択ノード」にセットされ、ノードｎ５が「非選択ノード」にセットされる（同図（Ｂ）参照）。
【００６２】
続いて、ノードｎ３に対してステップＳ２→ステップＳ３→ステップＳ４→ステップＳ６→ステップＳ１０→ステップＳ１２→ステップＳ１３→ステップＳ８→ステップＳ２の処理が行われ、その結果、ノードｎ３が「選択ノード」にセットされ、ノードｎ４が「非選択ノード」にセットされ、ノードｎ６が「仮選択ノード」にセットされる（同図（Ｃ）参照）。
【００６３】
続いて、ノードｎ６に対してステップＳ２→ステップＳ３→ステップＳ４→ステップＳ６→ステップＳ７→ステップＳ８→ステップＳ９→ステップＳ２の処理が行われ、その結果、ノードｎ６が「非選択ノード」にセットされ、ノードｎ７が「選択ノード」にセットされる（同図（Ｄ）参照）。
【００６４】
そして、これらの処理の結果、ノードｎ１、ノードｎ２、ノードｎ３及びノードｎ７が選択データとして選択される。この際、ノードｎ４を構成する残差ベクトルデータの情報を取得するためには、ノードｎ１とノードｎ２の情報によりノードｎ５の情報を取得し、ノードｎ５とノードｎ７の情報によりノードｎ６の情報を取得し、ノードｎ３とノードｎ６の情報によりノードｎ４の情報を取得する。
【００６５】
上記構成のデータ選択手段３６を備えた符号化部２４は、ｊ個の選択データと、それに関連する木構造情報及び選択ノード情報と、元情報が結合・分割手段２７によってどのように結合・分割されたかを示す結合・分割情報とを出力するように構成されている。
【００６６】
そして、図４に示す画像生成部（生成手段）２６は、上記ｊ個の選択データ、それに関連する木構造情報、選択ノード情報及び結合・分割情報を受取り、これらの情報に基づいて、上記二次元カラーバーコード情報のデジタル画像データを生成するように構成されている。
【００６７】
具体的には、ｊ個の各選択データを、従来公知の手段等により、２次元二値化バーコード２に変換する。ちなみに、選択データを２次元二値化バーコード２に変換するために、上述したように平面画像が２チャンネルの信号によって表現できることを利用してもよい。この場合には、各選択データをさらに２つに分割する必要がある。
【００６８】
続いて、ｊ個の各２次元二値化バーコード２を、ｋ層よりなる多層化２次元バーコード３のどの層に配置するかを、１つの層に２以上の２次元二値化バーコード２が重複配置されることがないようにして、決定するとともに、この情報を層配置情報として保持する。
【００６９】
ところで、ｊがｋの値よりも小さい自然数の場合には、多層化２次元バーコード１を構成するｋ層の内で、選択データの情報が格納されていない空の層が存在することになるが、この空の層には、元情報と関係のないダミー情報よりなる２次元二値化バーコードが格納され、多層化２次元バーコード３のどの層に選択データが格納されているかは、有効層情報として保持される。ちなみに、ｊ＝ｋの場合には、多層化２次元バーコード３の全ての層に選択データを格納され、有効層情報にはその旨が示される。
【００７０】
最後に、上述のカラーマップＭに基づいて、多層化２次元バーコード３から、２次元カラーバーコード１を生成する他、該生成した２次元カラーバーコード１を特定する識別子とともに、有効層状態、木構造情報、選択ノード情報、結合・分割情報及び層配置情報を、記憶部４の復元テーブルＴ（図１０参照）に記憶するように画像生成部２６が構成されている。
【００７１】
図１０（Ａ）は２次元カラーバーコードの平面図であり、（Ｂ）は復元テーブルの構成を示す一覧表である。同図に示すように生成された２次元カラーバーコード１は、４辺を有する正方形状をなし、その４辺に沿う帯状領域４１が形成されている。帯状領域４１は、画像取込み時の領域特定を容易にするため、４辺を外側から囲繞するように方形枠状に形成されており、４辺の上側に沿う上辺部４１ａと、４辺の下側に沿う下辺部４１ｂと、４辺の左側に沿う左辺部４１ｃと、４辺の右側に沿う右辺部４１ｄとから構成されている。また、上記４辺の内側の領域は、定められた所定箇所に配置されて方形状のセル内に表示される複数（図示する例では３つ）のファインダーパターン４２と、２のｋ乗色のカラーで色分けされた図１，２に示すドットパターンからなる情報格納領域４３とによって構成されている。
【００７２】
上記帯状領域４１には、複数の基準カラーが配色されている。上述の多層化２次元バーコード３を構成するｋ個の２次元二値化バーコード２は、白と、各層によって異なる所定色との２色によって塗り分けられており、上記基準カラーは上記所定色を示している。すなわち、基準カラーはｋ色存在し、色調補正に用いられ、２次元カラーバーコード１の画像取込精度を向上させる。
【００７３】
また、ｋ色の基準カラーはそれぞれ上辺部４１ａ、下辺部４１ｂ、左辺部４１ｃ及び右辺部４１ｄの何れかに配色され、どの辺部４１ａ，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄにどの基準カラーが配色されたかは配色情報として記憶部４に記憶されている。ちなみに、ｋ＝４の場合には各辺部４１ａ，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄに１色づつ基本カラーを配色する等、各辺部４１ａ，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄの基本カラーの色数をできるだけ一致させることが好ましい。
【００７４】
そして、所定の基準カラーがどの辺部４１ａ，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄに配色されているのかを識別することにより、配色情報に基づいて、２次元カラーバーコード１の方向特定を行うことが可能になり、このようにして後述する方向特定手段４４（図１２参照）が構成されている。
【００７５】
具体例を挙げると、上辺部４１ａに赤色の基準色を配したにもかかわらず、取込まれた２次元カラーバーコード１の画像において、赤色の基準色が下辺部４１ｂに位置していれば、その２次元カラーバーコード１の１８０度回転させる必要がある。このようにして、方向特定手段４４による方向特定を行う。
【００７６】
上記ファインダーパターン４２には、上述の２次元カラーバーコード１に関する識別子や、その２次元カラーバーコード１のセルを構成する行数及び列数や、情報格納領域４３において情報が格納されていない領域等の情報が含まれ、これらを後述する識別情報取得手段４６（図１２参照）によって取得する。
【００７７】
次に、図１１及び１２に基づいて、２次元バーコード読取装置２２の構成について説明する。
図１１は、２次元バーコード読取装置の構成を示すブロック図である。２次元バーコード読取装置２２は、２次元カラーバーコード１の画像を取込む上述のＣＣＤカメラ１３と、ＣＣＤカメラ１３からの信号をデジタル化する量子化部４７と、２次元カラーバーコード１のデジタル画像データに基づいて元情報を復元するデコード部４８と、デジタル画像データ及び元情報を記憶する上述の記憶部４とを備えている。また、ネットワークインターフェイス１９から取得した２次元カラーバーコード１のデジタル画像データや、記憶部４に記憶された２次元バーコードのデジタル画像データからデコード部４８によって、元情報を復元してもよく、このためこれらも２次元カラーバーコード１を取込データとして取込む取込手段を構成している。
【００７８】
図１２は、デコード部の構成を示すブロック図である。デコード部４８は、２次元カラーバーコード１のデジタル画像データを取得するデータ取得手段４９と、取得したデジタル画像データから基準カラーを取得する基準カラー取得手段５１と、取得した基準カラーから取込んだ２次元カラーバーコード１の方向を特定する前述の方向特定手段４４と、取得したデジタル画像データのファインダーパターン４２から上記識別子情報を含む前述の各種情報を取得するとともにこの識別子に関連する復元テーブルの各フィールドの情報を取得する上記識別情報取得手段４６と、取得したデジタル画像データ及び基準カラーに基づいて方向が特定された２次元カラーバーコード１を多層化２次元バーコード３に変換する上述の多層化手段６と、方向特定手段４４からの上記情報及び識別情報取得手段４６からの上記情報に基づいて変換された多層化２次元バーコード３から元情報を復元する復元手段５２とを備えている。
【００７９】
上記復元手段５２は、多層化２次元バーコード３を構成するｊ個の各２次二値化バーコード２に対して、元情報を復元するために選択データを取出す処理を行い、この選択データから、上記識別子及びこの識別子に関連する復元テーブルＴの情報に基づいて、元データを復元するように構成されている。ちなみに詳細は上述した通りである。
【００８０】
以上のように構成されるバーコード装置７によれば、２次元カラーバーコード１を３次元的に捉えることにより、既存のアルゴリズムを流用できるだけでなく、処理の高速化や、セキュリティの向上等を図ることが可能になる。ちなみに、通常一般に用いられるＣＣＤカメラやスキャナの精度を加味すると、多層化２次元バーコード３の層の数ｋは１０を上限とすることが望ましい。
【符号の説明】
【００８１】
１  ２次元カラーバーコード（２次元バーコード）
２  ２次元二値化バーコード（２次元バーコード）
３  多層化２次元バーコード
４  記憶部（記憶手段）
６  多層化手段（変換手段）
１３  取込手段
２２  ２次元バーコード読取装置（２次元バーコード読取システム）
２６  画像生成部（生成手段）
２７  結合・分割手段（分割手段）
３３  木構造データ生成手段
３４  符号化手段
３６  データ選択手段
３８  対生成手段
３９  差分データ生成手段
４１  帯状領域
５２  復元手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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